“车险分”影响几何

　　5月25日，蚂蚁金服宣布向保险行业开放首个“车险分”。保险业内朋友圈被这消息刷屏。“车险分”是蚂蚁金服保险数据科技实验室，用人工智能、数据建模等技术，用分数高低评价保险消费者风险大小的产品。

　　对于广大消费者，通稿中宣传的“让靠谱的人买车险更便宜”，让人激动。结合支付宝中已提供的“保险服务”和“车主服务”内容，隐隐可看出蚂蚁金服对保险行业的布局和野心。一时间，各保险公司被蚂蚁金服的技术创新和跨领域进击震惊，为保费下降的市场预期闹心，为市场格局和产品变化忧心……蚂蚁金服的“车险分”是否会成为保险行业变革的催化剂?

　　从官方宣传看，“车险分”是蚂蚁金服运用技术手段，挖掘“从人”信息，对车主进行精准画像和风险分析的结果，车险分的高低代表客户的风险大小，从而帮助精准定价。蚂蚁金服拥有4.5亿实名客户的各类消费行为、信用、财富、人口统计等海量数据，此次与人保产险、太保产险、国寿财险等保险行业公司合作后，通过数据融合，可以提供标签维度更丰富的客户画像，以达到车险承保从人定价的目标。这一创新是大数据应用的重要实践，弥补了保险行业的风险模型短板。但行业创新，尤其是跨领域创新，往往是技术领先实际很多步，“车险分”在保险行业的应用，也受到先天不足的限制。

　　“车险分”是否适用于整个车险市场

　　“车险分”是否适用于整个车险市场?笔者认为不能。“车险分”的产生基础，主要源自蚂蚁金服的自有数据，也就是支付宝用户的使用记录。支付宝通过提供电子支付、信贷服务和各类消费平台，可以获得用户的行为数据。那么，对于投保人和驾驶人不同的情况，蚂蚁金服显然不能提供“车险分”。也就是说，车险中的团单、车队挂靠业务是不适用的，这些客户主要是行政机构、企事业单位、运营类客货车公司等。另一方面，根据支付宝2016年账单，80、90后是网络支付和网络理财的主力人群。年纪越大，对于消费、支付方式的接受程度越低，不仅表现在支付宝服务使用率低，也存在因观念保守，选择更安全的支付方式情况。所以，蚂蚁金服对于70、60后人群的客户画像相比较而言精度要差很多。所以，“车险分”的目标客户是拥有私家车、习惯于互联网时代各类网络交易和服务的中青年人群。

　　“车险分”是否适用于车险定价

　　“车险分”是否适用于车险定价?笔者认为是有局限的。车辆保险的风险由车辆本身和驾驶员两部分组成。商业车险改革后，承保定价在“从车”基础上增加了NCD系数，即无赔款优待系数，考虑了车辆的上年出险情况，在“从人”方面有了一定进步。但仍然缺乏驾驶员的驾驶行为、使用习惯等与驾车紧密相关的数据。“车险分”从行业外的角度弥补了部分数据缺失，给保险行业提供了全新的客户风险评价。但即使融合了保险公司的数据，客户画像维度仍然以生活状况、信用记录、消费行为、财富信息、身份信息等为主。我们既不能认为没有按期还款的人开车不遵守交通法规，也不能下结论喜欢买酒的人会酒后开车。虽然车主的客户画像向我们提供了一些事故真伪的辨别线索，但并不能准确的指向客户的驾驶行为和使用习惯。

　　近几年，“车联网”的概念在汽车、互联网和保险行业甚为流行。如果能建成真正意义的车联网，将车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网，那么我们就可以得到驾驶员驾车行为画像，从而支持完全定义的UBI保险产品。蚂蚁金服在技术上提供了支持，从数据上进行了扩展和挖掘，但当前阶段仍然不能撼动大量数据在不同行业分割、难以融合的局面。所以，用“车险分”进行客户区分定价在现阶段是有局限的。

　　“车险分”是否能影响车险销售市场?

　　对于消费者来说，省钱才是硬道理，让行为记录良好的用户获得更多折扣的车辆保险是最受消费者关注的。而保险公司也更倾向于获得更多低风险、少出险的优质客户来创造更多利润。蚂蚁金服提出用优惠的价格吸引更优质的客户，是从消费者角度的考虑。这看似合理的逻辑能否影响车险销售市场呢?

　　保险行业销售仍然是渠道为王。据中国保险行业协会《中国机动车辆保险市场发展报告 2014》发布的数据显示，车险的销售依靠直接业务和中介业务两大渠道，二者呈二八开格局，中介业务渠道占绝对优势。特别是车商渠道是我国新车保险业务的主要来源。另据业内人士估计，4S店售出的新车5年内续保率高达70%。中介渠道贡献保费的同时，要收取不菲的手续费。手续费是车险价格的重要组成部分。因为中介渠道的绝对优势地位，全国各地保险公司都存在拼手续费获得客户的情况。商业车险改革后，部分地区甚至出现了手续费与赔付率倒挂的情况。因为手续费是价内费，所以只要有渠道“雁过拔毛”，即使是低风险客户，最终价格依然下降有限。“羊毛出在羊身上”的局面并没有改观。

　　从保险公司角度看，有了更精准的从人定价模型，能否执行依然是市场说了算。行业内认为，“车险分”可以帮助保险公司，特别是中小险企建立更精准的保险模型筛选风险，从而在承保定价阶段获益。作为市场的跟随者，中小保险公司确实更需要“车险分”来完善定价模型，但对于同类客户，因为保险消费者对于价格的高度敏感，如果产生高于市场价报价，市场是很难接受的;如果产生低于市场价的报价，势必再次引发低价格恶性竞争。鉴于中小保险公司的成本控制能力弱于大公司，价格竞争只能是引火烧身，最终得不偿失。

　　从保险消费者角度看，虽然近年来，国内保险消费者的保险理念有所增强，但对保险的抵触、误解仍然广泛存在，“物美价廉”的消费观根深蒂固，这与“收支平衡”的保险基本原理是相悖的。保险产品定价中，保费高低是与风险覆盖高度相关的，保险额度越高，对应保费越高。另一方面，根据保险基本原理之一的“大数法则”，风险单位数量愈多，实际损失的结果会愈接近从无限单位数量得出的预期损失可能的结果。也就是说保险公司承保数量越大，风险规律将愈稳定，从而使单独风险体不确定的风险在大量风险体中被“平滑”掉。而资本逐利的本性使保险公司更倾向于选择承保低风险客户，违背了保险的本质。

　　综上，通过“车险分”达到低价竞争目的是不可行的。

　　保险公司是否能松口气了?

　　保险公司产品和服务创新动力严重不足一直在是行业发展弊病。“车险分”的横空出世，向保险行业传统经营方式提出挑战。即使自问自答完成以上三个问题，保险公司也应有“狼来了”的警觉。

　　蚂蚁金服此次聚焦于80、90后的城市新贵，通过技术和渠道创新，增加了支付宝主力客户粘度，跨域经营大踏步前进。反观保险公司，商车费改后更加受制于渠道，车险经营苦苦挣扎在盈亏平衡线下，客户分类仍跳不出保险消费者这个圈子。仅从销售前端看，保险公司也应认真思考行业进步方向，高瞻远瞩的谋划。

　　从数据角度看，保险行业多年来数据质量参差不齐，数据标准难以统一等先天顽疾让行业数据收集、融合、再应用困难重重。保险公司每次系统升级换代就意味着历史数据迁移损失。基础不稳，创新和应用无从谈起。但数据质量不应成为保险公司在技术时代止步不前的借口，如何长远规划公司系统建设，做好行业数据共建融合，是各家保险公司都应思考解决的问题。

　　从技术角度看，蚂蚁金服的人工智能应用让保险公司只能望其项背。作为传统金融行业，单个保险公司的技术力量和投入确实无法与专业公司，特别是行业领头羊相比，但行业内也缺乏“拿来主义”的勇气。在跨领域合作方面更鲜见魄力和大动作。在行业外公司拿出让人耳目一新产品和技术时，保险公司是否应反思多年以“朝阳产业”自居，但始终不能如日中天的尴尬局面呢?

　　回过头再看，与蚂蚁金服达成合作的保险公司中未见平安保险。平安保险作为保险行业的佼佼者，是否有为保持独立性和竞争力，自我创新的计划?是否更忌惮蚂蚁金服控股、持股多家财险，有与虎谋皮的风险呢?

　　此次沟通会上，蚂蚁金服还透露，下个月将有一项基于图像识别的保险应用将对行业开放。保险公司，准备好了吗?

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　　“车险分”是蚂蚁金服保险数据科技实验室推出的一项服务。蚂蚁金服将海量“从人”信息通过人工智能等技术进行挖掘，对车主进行精准画像和风险分析，量化为300到700不等的蚂蚁车险分，分数越高代表风险越低。实验室跟保险公司还共创出职业特性风险度、身份特质风险度、信用历史、消费习惯、驾驶习惯、稳定水平等细分标签。保险公司在获得用户授权的情况下，可以查询用户的车险标准分，或是结合自身数据对标签进行加工建模，得到自己的车险专用分，从而依据车险分进行更为公平的车险定价，以合理的价格把优质的客户吸引进来。